在这篇文章中，我会给你演示一个对象是怎样以连续的字节码的方式在内存中进行存储，并且告诉你是应该怎样存储这些字节，是在Java堆中还是在本地内存中。...最后我会就怎样从JVM中访问内存更快给一些结论：是用Java堆还是本地内存。...然后我们来做多次的读写操作看看哪个更快。并且我们会做一些随机地址的访问来对比结果。...这样的结论对使用本地还是堆的ByteBuffer同样适用。使用本地ByteBuffer的速度提升不在于访问这些内存，而是它可以直接与操作系统提供的本地IO进行操作。
在这篇文章中，我会给你演示一个对象是怎样以连续的字节码的方式在内存中进行存储，并且告诉你是应该怎样存储这些字节，是在Java堆中还是在本地内存中。...最后我会就怎样从JVM中访问内存更快给一些结论：是用Java堆还是本地内存。...然后我们来做多次的读写操作看看哪个更快。并且我们会做一些随机地址的访问来对比结果。 ? 结论:在做连续访问的时候，Java堆内存通常都比本地内存要快。...这样的结论对使用本地还是堆的ByteBuffer同样适用。使用本地ByteBuffer的速度提升不在于访问这些内存，而是它可以直接与操作系统提供的本地IO进行操作。
自研Athena，挑战英伟达 不用多说，「雅典娜」是专为训练大型语言模型（LLM）而设计的。...此前，研究公司SemiAnalysis曾估算，ChatGPT每日烧70万美元，每查询一次，就需要0.36美分。 如果「雅典娜」具有竞争力，就能够将每颗芯片的成本降低1/3。...据预测，微软可能最早在明年大面积应用「雅典娜」，范围包括微软内部和OpenAI。他们还在犹豫的是，要不要把「雅典娜」提供给Azure云计算服务的客户。...研究公司SemiAnalysis的首席分析师Dylan Patel表示，ChatGPT的运营成本大概是每天70万美元，大概每次查询0.36美分。而这些成本的主要来源，就是服务器，实在是太贵了。...虽说去年微软和英伟达刚刚达成了一个建设超算的合作项目，但在芯片这方面，「雅典娜」还是和英伟达的产品存在竞争关系。 不过，对于这一敏感话题，英伟达拒绝置评。
在某些条件下，JSON和CSV是可分割的，但通常不能分割以获得更快的处理速度。 通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。...这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。例如，按日期划分数据是一种常见的方法。...这就是雅典娜发挥作用的地方。 查询层:雅典娜 一旦您将数据放入S3，开始研究您所收集的数据的最佳方法就是通过Athena。...这也是为什么Parquet可以更快—它可以直接访问特定的列，而无需扫描整个JSON。 元数据:AWS胶水 保持当前的 Athena的一个挑战是在向S3添加新数据时保持表的更新。...雅典娜不知道您的新数据存储在何处，因此您需要更新或创建新的表(类似于上面的查询)，以便为雅典娜指出正确的方向。幸运的是，有一些工具可以帮助管理模式并使表保持最新。
无论是ChatGPT，还是其他整合进Bing和各种程序的OpenAI软件，都需要如此多的算力，以至于微软已经为开发AI的内部团队分配了服务器硬件。...同时，谷歌还声称，自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。对于规模相当的系统，TPU v4可以提供比英伟达A100强1.7倍的性能，同时在能效上也能提高1.9倍。...微软：秘密武器雅典娜 不管怎么说，微软在这场芯片纷争中，依旧跃跃欲试。 此前有消息爆出，微软秘密组建的300人团队，在2019年时就开始研发一款名为「雅典娜」（Athena）的定制芯片。...根据最初的计划，「雅典娜」会使用台积电的5nm工艺打造，预计可以将每颗芯片的成本降低1/3。 如果在明年能够大面积实装，微软内部和OpenAI的团队便可以借助「雅典娜」同时完成模型的训练和推理。...根据从业者的说法，相比于通用芯片，亚马逊、谷歌和微软一直在研发的专用集成电路（ASIC）芯片，在执行机器学习任务的速度更快，功耗更低。
（捂嘴） 班想不想上不要紧，今天的科技圈大小事，还是得跟日报君一起来看看的～ 微软自研AI芯片“雅典娜”浮出水面 微软计划推出代号为“雅典娜”的AI芯片，希望它的性能比从供应商侧购买的芯片性能更优，为价值高昂的...目前，“雅典娜”已经提供给一小批微软和OpenAI员工。 另一位知情人士透露，微软的AI芯片规划中囊括了“雅典娜”芯片的未来几代产品，初代“雅典娜”将基于5nm工艺生产，预计在明年大规模投产。...另一种是为Epic的数据探索工具SlicerDicer提供自然语言查询和数据分析服务。微软称，这将有助于“临床主治医生用对话的方式直观地搜索数据”。
人们喜欢用 Boto3（Python 版 AWS SDK）来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作，但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据，事情就变得复杂了。...下面是使用 boto3 来解决这个问题的示例。...示例 3：使用 boto3 查找 AWS 漏洞 import boto3import datetimefrom shodan import Shodan...这不仅更简单，而且更快。针对示例 2 中配置的两个 AWS 帐户的所有区域运行 boto3 版本的代码需要 3 到 4 秒，而 Steampipe 版本的只需要 1 秒钟。...因此，虽然示例 3 中初始查询花了大约 1 秒，但基于缓存 TTL（默认为 5 分钟）的后续查询只花费了几毫秒。 就像本例一样，我们通常可以基于缓存查询更多列或其他不同的列，并保持毫秒级的查询性能。
Maven 的江湖地位，而且其他的差不多遵循了 Maven 的目录布局 回到 Python，产生过 pip, pipenv, conda 那样的包管理工具，但对项目的目录布局没有任何约定 关于构建很多还是延续了传统的...要执行哪个命令便用 tox -e build, tox -e docs 等 在我体验 tox 命令过程中，每一步好像都比较慢，应该是创建虚拟机要花些时间。...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...Poetry 最后一个 Poetry, 感觉这是一个更为成熟，项目活跃度也更高的 Python 构建，它有着更强大的信赖管理功能，用 poetry add boto3 就能添加依赖，poetry show...的依赖并安装(add 还能从本地或 git 来安装依赖 ), poetry add boto3 # 将依照 pyproject.toml 文件中定义安装相应的依赖到当前的 Python 虚拟环境中
雅典娜计划，速度更快，可能更多核心 Ice Lake芯片会推出H系列吗？还是简单地用Core i9产品充实“U系”芯片高端产品线？或是推出一个全新产品线？...英特尔在5月宣布了“雅典娜计划”，这是一项新的倡议，旨在推出下一代的新型超薄笔记本电脑。 Ice Lake代表了英特尔首款面向大众市场的10nm处理器，也是几代以来的首次重大重新设计。...目前采用第二代和第三代Ryzen芯片笔记本电脑占据了低端笔记本市场，第七代和第八代“酷睿”芯片也将让位给Ice Lake及其未来更快的“表兄弟”。
关于构建很多还是延续了传统的 Makefile 的方式，再就是加上 setup.py 和 build.py 用程序代码来进行安装与构建。...要执行哪个命令便用 tox -e build, tox -e docs 等 在我体验 tox 命令过程中，每一步好像都比较慢，应该是创建虚拟机要花些时间。 ...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...Poetry 最后一个 Poetry, 感觉这是一个更为成熟，项目活跃度也更高的 Python 构建，它有着更强大的信赖管理功能，用 poetry add boto3 就能添加依赖，poetry show... 的依赖并安装(add 还能从本地或 git 来安装依赖 ), poetry add boto3 # 将依照 pyproject.toml 文件中定义安装相应的依赖到当前的 Python 虚拟环境中
关于构建很多还是延续了传统的 Makefile 的方式，再就是加上 setup.py 和 build.py 用程序代码来进行安装与构建。...要执行哪个命令便用 tox -e build, tox -e docs 等 在我体验 tox 命令过程中，每一步好像都比较慢，应该是创建虚拟机要花些时间。...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...Poetry 最后一个 Poetry, 感觉这是一个更为成熟，项目活跃度也更高的 Python 构建，它有着更强大的信赖管理功能，用 poetry add boto3 就能添加依赖，poetry show... 的依赖并安装(add 还能从本地或 git 来安装依赖 ), poetry add boto3 # 将依照 pyproject.toml 文件中定义安装相应的依赖到当前的 Python 虚拟环境中
关于构建很多还是延续了传统的 Makefile 的方式，再就是加上 setup.py 和 build.py 用程序代码来进行安装与构建。...要执行哪个命令便用 tox -e build, tox -e docs 等, 下面是如何使用 PyScaffold 的动图：https://yanbin.blog/wp-content/uploads/...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...Poetry 最后一个 Poetry, 感觉这是一个更为成熟，项目活跃度也更高的 Python 构建，它有着更强大的信赖管理功能，用 poetry add boto3 就能添加依赖，poetry show...的依赖并安装(add 还能从本地或 git 来安装依赖 ), poetry add boto3 # 将依照 pyproject.toml 文件中定义安装相应的依赖到当前的 Python 虚拟环境中
这意味着，通过它，我们可以更快地完成日常的编程任务，将更多时间用于创新和解决更复杂的问题。...快速上手 代码案例演示 # 上传文件到AWS S3的Python示例 import boto3 from botocore.exceptions import NoCredentialsError def...当你向它提出编程问题时，不论是关于AWS配置的复杂询问还是对不同编程语言的具体编码请求，DevChat都能迅速理解并提供帮助。...编程问题的即时解答 DevChat拥有强大的自然语言处理能力，可以理解从基础到高级的编程查询。比如，当你问到“如何在Python中实现文件的读写操作？”...不论你是想快速解决一个小问题，还是需要协助处理一个复杂的项目任务，DevChat都能成为你的智能伙伴。 DevChat的局限性 尽管DevChat非常强大，但它也有局限性。
对于在企业DevOps实践中，大部分方面来讲，Python已经足够了，但是要全方位的进行DevOps的人来讲，还是需要熟悉其他工具和语言。对于单纯的开发人员来讲，了解Python是一个不错的备选方案。...查询数据库的 Python 脚本 执行 shell 脚本和 shell 命令的 Python 脚本。...查询特定警报的 Splunk 日志 用于创建 Kafka 主题的 Python 脚本 用于备份的 Python 脚本。...用于管理 AWS ec2 实例的 Python Boto3 程序。 Python AWS Lambda 函数在周末停止运行实例。 用于 ETL 作业的 Python 脚本。
Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。...Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。 S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。...https://www.reddit.com/r/programming/comments/1hf7ds/useful_old_technologies_asn1/ 一个建议，除非你真的需要，否则还是敬而远之吧...很少有人会将这个工具独立使用，因为有更快、更原生的替代方法。 ...还可以看看 UltraJSON，它应该更快一些，因为它几乎所有的代码都是用 C 编写的。 22 Boto3 这里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介绍，因为它们的关系非常密切。
重点： 包的名字 six 来自于2 x 3 = 6 类似的库还有 future 如果想将代码转换成 Python 3（同时不再支持 Python 2），可以看看 2to3 尽管我理解该包如此流行，但还是希望人们尽快抛弃...：第17名，3.94亿次下载 boto3：第22名，3.29亿次下载 Botocore 是 AWS 的底层接口。...boto3、AWS-CLI 和许多其他项目都依赖于 s3transfer。 AWS 相关的库的排名如此高，正说明了 AWS 的服务是多么流行。 4....这个包并不会经常被直接使用，因为有许多更快、更原生的方法。 15....此外还可以看看 UltraJSON，这是个几乎完全用C编写的包，应该速度更快。 22. boto3 第3、7、17和22名互相关联，所以请参见第3名的介绍。
Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。...Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。 S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。...https://www.reddit.com/r/programming/comments/1hf7ds/useful_old_technologies_asn1/ 一个建议，除非你真的需要，否则还是敬而远之吧...很少有人会将这个工具独立使用，因为有更快、更原生的替代方法。 15 Jmespath 下载次数：4.73 亿 在 Python 中用 JSON 非常容易，因为它在 Python 字典上的映射非常好。...还可以看看 UltraJSON，它应该更快一些，因为它几乎所有的代码都是用 C 编写的。 22 Boto3 这里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介绍，因为它们的关系非常密切。
=0.96,>=0.93", "backports.tempfile", "boto >=2.36.0", "boto3 >=1.6.15", "botocore >=1.12.13", "cookies...采用SAT-solver算法决定需要下载包的哪个版本和它们的安装顺序。 下载并安装包。 Conda 哪一步慢？...mamba -c conda-forge mamba install python=3.7.4 默认 conda 解析软件依赖时优先考虑允许的最高版本，设置通道优先级权限高于软件版本新旧后，conda 会能更快的解决依赖关系...如果安装的软件提供了 environment.yaml 那么用起来，文件中对应的软件版本都很明确，解析依赖关系时更快（具体导出方式见《Bioconda 软件安装神器：多版本并存、环境复制、环境导出》）。
重点： 包的名字 six 来自于2 x 3 = 6 类似的库还有 future 如果想将代码转换成 Python 3（同时不再支持 Python 2），可以看看 2to3 尽管我理解该包如此流行，但还是希望人们尽快抛弃...：第17名，3.94亿次下载 boto3：第22名，3.29亿次下载 Botocore 是 AWS 的底层接口。...botocore 是 boto3（第22名）库的基础，后者可以让你访问亚马逊的S3、EC2等服务。 Botocore 也是 AWS-CLI 的基础，后者是 AWS 的命令行界面。...boto3、AWS-CLI 和许多其他项目都依赖于 s3transfer。 AWS 相关的库的排名如此高，正说明了 AWS 的服务是多么流行。 4....这个包并不会经常被直接使用，因为有许多更快、更原生的方法。 15.
我们已经自动化了在 Flask 服务器和 boto3 实现的帮助下创建的 DMS 资源。我们可以轻松地在控制表中配置的原始区域参数中加入新表。 2....该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5. Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6....Athena Athena 是一个无服务器查询引擎，支持查询 S3 中的数据。用户利用 Athena 对位于数据湖中的数据集进行任何临时分析。 7....根据用例，必须确定要查询哪个表。我们为 ETL 工作负载选择了 _ro 视图，因为数据模型中的数据延迟约为 1 小时。建立在数据湖之上的报告正在查询 _rt 表以获取数据集的最新视图。...我们通过部署烧瓶服务器并使用 boto3 创建资源来自动创建 DMS 资源。 我们几乎所有的基础设施/资源都是通过 Terraform 创建的。
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